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Enregistrement W4392506063 · doi:10.2196/34535

A Smartphone-Gamified Virtual Reality Exposure Therapy Augmented With Biofeedback for Ailurophobia: Development and Evaluation Study

2024· article· en· W4392506063 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Khaleghi, Abbas Narimani, Zahra Aghaei, Anahita Khorrami Banaraki, Peyman Hassani‐Abharian

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionComputer scienceApplied psychologyPsychologyExposure therapyVirtual realityModalitiesHuman–computer interactionVirtual Reality Exposure TherapyMultimediaAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To the best of our knowledge, no specialized research has been conducted to address ailurophobia (fear of cats) in Iran or globally. This has driven our project, along with the prevalence of ailurophobia and the absence of a gamified virtual reality exposure therapy (VRET) that incorporates affordable and easily accessible biofeedback (BF) tools. We hypothesize that a gamified VRET augmented with BF will yield more positive effects than a similar device lacking BF. OBJECTIVE: This study primarily focuses on the development and preliminary evaluation of a smartphone-gamified VRET integrated with BF, targeting animal phobia, with a specific case study on ailurophobia. The secondary objectives are using affordable and readily available BF found in devices such as smart bands and smartwatches and creating a mobile virtual reality gamified app to improve patients' adherence to treatments while simultaneously enhancing the app's accessibility, scalability, and outreach. METHODS: Evaluations encompassed 3 methods. First, we identified the tool's potential positive effects on phobia interventions, exploring 4 effects: intrinsic motivation, simulation of fearful situations, management of stressful circumstances without therapists' presence and mitigation of catastrophic thoughts, and preliminary effects on ailurophobia treatment. Participants were divided into BF and non-BF groups. Second, we gathered user preferences and opinions about the treatment. Third, we conducted heuristic evaluations using 44 heuristics from existing system usability scales assessing user interfaces, virtual reality platforms, and video games' playability. To interpret the data, mean scores; ANOVA, single factor; and ANOVA, 2-factor with replication were used. A total of 29 individuals were identified, of which 10 met the eligibility criteria or were accessible. RESULTS: The smartphone-gamified VRET augmented with BF exhibited better results on the identified effects compared with the non-BF version and contributed to normalizing encounters with cats. Moreover, 41 of the 44 heuristics achieved a percentage above 62%, indicating its potential as a therapeutic product and its ability to enhance patient adherence to treatments. Patient preferences on the treatment and its strengths and weaknesses were provided for further improvement. CONCLUSIONS: The tool has the potential to evolve into a comprehensive solution by incorporating various types of cats and their behaviors, simulating environments in which they are commonly found, and enhancing its appeal through an increased sense of adventure without inducing unrealistic fears. By adapting fear elements, the game can be tailored to treat various animal phobias. Phobia-focused games should avoid action and combat scenarios to prevent reinforcement of fear responses. After rigorous evaluation, further exploration is required to provide remote use beyond clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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